【摘 要】
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利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型融合点火像素点位置信息生成的二维条形码,实现镜像对称交通标志的分类识别。为了研究二维条形码的抗干扰性能,在待识别图像中加入椒盐噪声,并以不同分级数,采用R、G、B三个颜色空间进行处理,分析经过预处理前后形成的二维条形码抗干扰性能。针对国家标准道路交通标志图像库GB5768-1999中117个标志,其中45个黄色警告标志,43个红色禁令标志,29个蓝色指示标志进行实验,结果表明,二维条形码可以克服镜像对称标志无法区分的问题,并且抗干扰性能优于一维条形码,在R、G、B三个颜
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,天津300401天津市电子材料与器件重点实验室,天津300401
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利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型融合点火像素点位置信息生成的二维条形码,实现镜像对称交通标志的分类识别。为了研究二维条形码的抗干扰性能,在待识别图像中加入椒盐噪声,并以不同分级数,采用R、G、B三个颜色空间进行处理,分析经过预处理前后形成的二维条形码抗干扰性能。针对国家标准道路交通标志图像库GB5768-1999中117个标志,其中45个黄色警告标志,43个红色禁令标志,29个蓝色指示标志进行实验,结果表明,二维条形码可以克服镜像对称标志无法区分的问题,并且抗干扰性能优于一维条形码,在R、G、B三个颜色空间分别处理时,1%的椒盐噪声影响下最高匹配率可达97%。
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